La maggior parte degli scienziati concorda sul fatto che il cambiamento climatico ha un profondo impatto sulla produzione agricola degli Stati Uniti. Ma le stime variano ampiamente, rendendo difficile lo sviluppo di strategie di mitigazione. Due economisti agrari dell'Università dell'Illinois esaminano più da vicino come la scelta della metodologia statistica influenzi i risultati degli studi sul clima. Propongono anche un approccio più accurato e specifico per l'analisi dei dati.

"Se presti attenzione alle previsioni su come il clima influenzerà l'agricoltura degli Stati Uniti, i risultati sono completamente diversi. Alcuni scienziati prevedono che a lungo termine avrà un impatto positivo per la nazione, alcuni riferiscono che avrà un impatto negativo, ", afferma la coautrice dello studio Sandy Dall'Erba, professore presso il Dipartimento di Economia Agraria e dei Consumatori (ACE) e direttore del Center for Climate, Regionale, Environmental and Trade Economics (CREATE) presso U di I.

Dall'Erba e Chang Cai, studente di dottorato in ACE e autore principale del documento, fare il punto su tutta la letteratura accademica che stima l'impatto del cambiamento climatico sui valori e sui ricavi dei terreni agricoli degli Stati Uniti, concentrandosi su ogni contea degli Stati Uniti. La scala a livello di contea non è solo più accurata, dicono i ricercatori, ma importante anche per i responsabili delle politiche regionali, perché possono prendere decisioni specifiche per contea in aree in cui si prevede che il cambiamento climatico rappresenti una seria sfida.

"Non c'è una sola merce prodotta in tutti gli Stati Uniti. L'unico modo in cui possiamo veramente capire la relazione tra clima e agricoltura è che, invece di concentrarci su un particolare raccolto o bestiame, esaminiamo gli impatti economici, " Osserva Dall'Erba. "Esaminare i risultati agricoli aggregati ci consente di confrontare la situazione in tutte le contee degli Stati Uniti".

I ricercatori esaminano come gli studi raggruppano le posizioni per l'analisi, e come tali raggruppamenti influenzano i risultati.

"I primi studi presumono che un ulteriore grado Celsius o Fahrenheit in Arizona avrà lo stesso identico effetto marginale sull'agricoltura di un ulteriore grado in Illinois, il che non ha molto senso perché da un lato stai guardando un luogo che è abbastanza abituato alle alte temperature e alle basse precipitazioni, rispetto a un luogo abituato a temperature moderate e a molte più precipitazioni, "Dall'Erba dice.

Recentemente, gli studi hanno cercato di differenziare i risultati e stimare gli effetti in base alle condizioni locali. Un approccio popolare è quello di dividere gli Stati Uniti in aree irrigate e aree pluviali, all'incirca attraverso una partizione ovest/est lungo il 100 ^ns meridiano. Mentre l'Illinois e l'Arizona apparterrebbero quindi a gruppi diversi, L'Arizona e il Montana dovrebbero ancora sperimentare effetti marginali simili del tempo.

Un altro metodo, che Dall'Erba ha utilizzato nella propria ricerca, confronta le aree a bassa quota con quelle ad alta quota, mentre un terzo approccio consiste nel raggruppare le località lungo i confini di stato. Dall'Erba afferma che i ricercatori utilizzano quest'ultimo approccio perché è semplice da stimare e rilevante per le misure politiche, ma non produce risultati molto accurati, poiché i confini di stato raramente si conformano alle caratteristiche atmosferiche.

Sebbene tutti questi approcci abbiano qualche merito, hanno anche dei difetti.

"Abbiamo scoperto che i risultati differiscono davvero in termini di quale sarà l'impatto futuro del cambiamento climatico se si sceglie un gruppo rispetto a un altro, soprattutto nelle aree agricole primarie, "Spiega Cai. "Abbiamo anche scoperto che nessuno di questi raggruppamenti è migliore degli altri nel prevedere quale sarà il risultato futuro".

Cai e Dall'Erba raccomandano di utilizzare uno dei tre nuovi approcci statistici che offrono stime di impatto climatico specifiche per contea. Tutti questi metodi sono guidati dai dati e iniziano senza alcun presupposto su come saranno i gruppi. Anziché, questi metodi analizzano i dati per determinare sia il numero di gruppi che chi appartiene a quale gruppo. Queste tecniche scientifiche, chiamato C-Lasso, algoritmo forestale causale, e regressioni geograficamente ponderate, sono stati utilizzati per l'analisi in altri campi, come il mercato del lavoro e il risparmio energetico, ma non sono stati utilizzati prima nella ricerca sui cambiamenti climatici.

"Lasci davvero che i dati parlino da soli; non imponi nulla al tuo modello. Non appena inizi a fare delle scelte su come raggruppare le osservazioni, hai già guidato i tuoi risultati in una direzione. E poi vorrai difendere la tua scelta. Speriamo che i futuri ricercatori siano più cauti sulle scelte a priori, "Spiega Dall'Erba.

Dall'Erba e Cai stanno già lavorando per applicare questi nuovi approcci a un'analisi completa dei cambiamenti climatici e della produzione agricola degli Stati Uniti. Si aspettano di presentare i loro risultati in un prossimo documento, e per guidare l'attuazione di strategie di adattamento al cambiamento climatico su misura per il luogo.

La carta, "Sulla valutazione degli impatti dei cambiamenti climatici eterogenei sull'agricoltura degli Stati Uniti:l'appartenenza al gruppo è importante?" è pubblicato in Cambiamento climatico .